RACING DATA
2023-04-09 喜多方特別(福島9R)
一般競走 · ダート 1,700m · 15頭 · 天候 晴 · 馬場 良
当日の馬場測定
| 測定日 | クッション値 | 芝含水率 ゴール前 / 4角(%) | ダート含水率 ゴール前 / 4角(%) | 測定時刻・出典 |
|---|---|---|---|---|
| 2023-04-09 | 8.8 | 9.7 / 10.7 | 3 / 3 | クッション 記録なし 含水率 記録なし 公式測定資料 |
後日取得した測定値です。時刻の記録がない資料は、発走前に判明していた値とは扱いません。不明瞭なセル・未抽出日の補足は、当時の報道として出典を区別しています。金曜測定値を土日値として使っていません。
レース結果
1着はテーオードレフォン。記録は確定後の結果です。結果の読み方
| 着順 | 馬番 | 馬名 | 性齢 | 騎手 | 調教師 | 馬体重(増減) | 走破秒 | 上がり3F | 確定単勝 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 8 | テーオードレフォン | 牡4 | 古川吉洋 | 梅田智之 | 496kg (+2) | 105.1 | — | 7 |
| 2 | 7 | ハイエストポイント | 牡5 | 藤岡康太 | 鈴木孝志 | 454kg (-2) | 105.2 | — | 4.1 |
| 3 | 13 | ウインアウォード | 牡4 | 丹内祐次 | 西園翔太 | 506kg (-4) | 105.4 | — | 3.2 |
| 4 | 4 | クインズジュピタ | 牝4 | 藤懸貴志 | 新谷功一 | 476kg (0) | 105.7 | — | 6.9 |
| 5 | 2 | レオカクテル | 牡5 | 丸田恭介 | 萱野浩二 | 490kg (-10) | 105.7 | — | 59.2 |
| 6 | 3 | ドローム | 牝5 | 森裕太朗 | 飯田雄三 | 466kg (-6) | 105.7 | — | 15.5 |
| 7 | 10 | ユウゲン | 牡6 | 菱田裕二 | 橋口慎介 | 502kg (+4) | 106 | — | 22.7 |
| 8 | 12 | サラフィエル | 牡4 | 菊沢一樹 | 鈴木慎太郎 | 450kg (-4) | 106.2 | — | 17.8 |
| 9 | 6 | バライロノキセキ | 牝5 | 小沢大仁 | 中竹和也 | 484kg (+2) | 106.4 | — | 75.8 |
| 10 | 9 | コスモルーテウス | 牡4 | 斎藤新 | 伊藤大士 | 472kg (+4) | 106.4 | — | 74.6 |
| 11 | 5 | ラブベティー | 牝4 | 中井裕二 | 尾形和幸 | 456kg (-6) | 106.5 | — | 69.1 |
| 12 | 15 | タイキドミニオン | 牡5 | 角田大和 | 高野友和 | 512kg (-18) | 106.5 | — | 11 |
| 13 | 1 | サンデイビス | 牡5 | 上野翔 | 村田一誠 | 506kg (-8) | 107.5 | — | 97.4 |
| 14 | 11 | プリーチトヤーン | 牝4 | 横山琉人 | 斎藤誠 | 480kg (+6) | 108 | — | 17 |
| 競走中止 | 14 | フクウン | 牡5 | 永野猛蔵 | 鈴木伸尋 | 462kg (-8) | — | — | 31.2 |
ラップタイム
区間タイム(秒):7.0 / 10.9 / 11.7 / 12.4 / 13.0 / 12.3 / 12.6 / 12.5 / 12.7
前半3F:未収録秒 / レース上がり3F:37.8秒
単勝・複勝払戻(100円あたり)
| 券種 | 馬番 | 払戻(円) |
|---|---|---|
| 単勝 | 8 | 700 |
| 複勝 | 8 | 210 |
| 複勝 | 7 | 150 |
| 複勝 | 13 | 160 |
コーナー通過順
| 1コーナー | 2コーナー | 3コーナー | 4コーナー |
|---|---|---|---|
| 13,8(4,10)11(3,6,15)12,7,1(2,9)5,14 | 13-8(4,10)11(3,6)15,12,7,1,2,9,5-14 | (13,8)10(4,3,11)15,6(12,7)9(1,2,5)-14 | 13,8,10(4,3)(12,6,7)(2,11,15,9)5,1 |
馬連・馬単・3連系などを含む収録全項目は、分析画面または公開JSONで確認できます。データ閲覧は登録不要です。
出典:JRA公式成績PDF。公式資料から項目を抽出・正規化。元CSVと同じ列に対応させた値は、元資料の原文そのものではありません。出典と加工内容